美國西北大學的研究人員發現，在人類、小鼠和果蠅等不同物種身上觀察到的大腦結構特徵正接近一個類似相變的臨界點。這項發現表明，大腦結構可能受普遍原理的支配，這可能會激發新的計算模型來模擬大腦的複雜性。

當磁體被加熱時，會達到一個臨界點，在此點磁體會失去磁性，這就是所謂的”臨界點”。當物理物體發生相變時，就會達到這個高度複雜的臨界點。

最近，美國西北大學的研究人員發現，大腦的結構特徵也處於一個類似的臨界點附近–處於或接近結構相變期。這些結果在人類、小鼠和果蠅的大腦中都是一致的，這表明這項發現可能具有普遍性。雖然目前還不清楚大腦結構正在哪個階段之間過渡，但這些發現可以為大腦複雜性的計算模型提供新的設計。

他們的研究成果發表在《通訊物理學》。

人類大腦皮質資料集中一小塊區域內部分神經元的三維重建。圖片來源：哈佛大​​學/Google

大腦結構與計算模型

資深作者、西北大學物理學和天文學助理教授伊什特萬-科瓦奇（István Kovács）說：”人類大腦是已知最複雜的系統之一，其結構細節的許多特性尚不清楚。其他一些研究人員已經從神經元動力學的角度研究了大腦臨界性。在電腦中，任何軟體都可以在相同的硬體上運行，而在大腦中，動態和硬體密切相關。

人類大腦皮質資料集中一小塊區域內部分神經元的三維重建。圖片來源：哈佛大​​學/Google

第一作者海倫-安塞爾（Helen Ansell）是埃默里大學的塔布頓研究員，研究期間在科瓦奇的實驗室擔任博士後研究員。他說：『冰融化成水就是一個日常例子。這仍然是水分子，但它們正在經歷從固態到液態的轉變。我們當然不是說大腦已經接近融化。事實上，我們沒有辦法知道大腦會在哪裡兩個階段之間過渡。

將統計物理學應用於神經科學

儘管研究人員長期以來一直在使用功能性磁振造影（fMRI）和腦電圖（EEG）研究大腦動態，但神經科學的進步直到最近才提供了大腦細胞結構的大量數據集。這些數據為科瓦奇和他的團隊提供了應用統計物理技術來測量神經元物理結構的可能性。

使用線上neuroglancer 平台查看的人類大腦皮質資料集中的部分神經元快照。圖片來源：哈佛大​​學/Google

辨識大腦結構中的臨界指數

科瓦奇和安塞爾分析了來自人類、果蠅和小鼠的三維大腦重建的公開數據。透過以奈米級分辨率檢查大腦，研究人員發現這些樣本顯示了與臨界相關的物理特性的特徵。

其中一個特性就是眾所皆知的神經元分形結構。當一個系統接近相變時，就會出現一組被稱為”臨界指數”的觀測指標，而這種非微觀的分形維度就是其中的一個例子。

腦細胞在不同尺度上呈現分形統計模式排列。放大後，分形形狀具有”自相似性”，即樣本的較小部分與整個樣本相似。觀察到的各種神經元片段的大小也各不相同，這提供了另一個線索。科瓦奇認為，自相似性、長程相關性和廣泛的大小分佈都是臨界狀態的特徵，在這種狀態下，特徵既不會太有組織，也不會太隨機。這些觀察結果產生了一組臨界指數，用於描述這些結構特徵。

科瓦奇說：”我們在物理學的所有臨界系統中都能看到這些現象。大腦似乎在兩個階段之間保持著微妙的平衡。”

來自果蠅、小鼠和人類資料集的單一神經元重建範例。資料來源：美國西北大學

不同物種的普遍臨界性

科瓦奇和安塞爾驚訝地發現，他們研究的所有大腦樣本–來自人類、小鼠和果蠅–在不同生物體間具有一致的臨界指數，這意味著它們具有相同的臨界定量特徵。生物體之間潛在的、相容的結構暗示著一種普遍的管理原則可能在起作用。他們的新發現可能有助於解釋為什麼不同生物的大腦具有一些相同的基本原理。

安塞爾說：”最初，這些結構看起來很不一樣——整個蒼蠅大腦的大小與人類的一個小神經元差不多。但隨後我們發現，新出現的特性驚人地相似。”

“在生物體之間差異很大的許多特徵中，我們依靠統計物理學的建議來檢查哪些測量指標具有潛在的普遍性，例如臨界指數。事實上，這些指標在不同生物體之間是一致的，”科瓦奇說。 “作為臨界性的一個更深層的標誌，所獲得的臨界指數並不是獨立的–根據統計物理學的規定，我們可以從任意三個臨界指數中計算出其餘的臨界指數。這一發現為建立簡單的物理模型來捕捉大腦結構的統計模式開闢了道路。

今後，研究人員計劃將他們的技術應用於新出現的數據集，包括更大的大腦部分和更多的生物。他們的目標是找到這種普遍性是否仍然適用。

編譯自/ scitechdaily